多模态学习

VideoTuna

VideoTuna是一款基于AI的开源视频生成工具,支持文本到视频、图像到视频以及文本到图像的转换。它提供预训练、微调和后训练对齐等功能,兼容U-Net和DiT架构,并计划引入3D视频生成能力。VideoTuna旨在简化视频内容创作流程,提升生成质量与可控性,适用于内容创作、电影制作、广告营销、教育培训等多个领域。

Vidu 1.5

Vidu 1.5是一款基于多模态视频大模型的AI生成工具,支持参考生视频、图生视频和文生视频生成,通过精准的语义理解能力,在30秒内完成高质量视频创作,适用于影视、动漫、广告等多行业场景,助力创作者高效产出多样化内容。

MMAudio

MMAudio是一款基于多模态联合训练的音频合成工具,通过深度学习技术实现视频到音频、文本到音频的精准转换。它具备强大的同步模块,确保生成的音频与视频帧或文本描述时间轴完全对应,适用于影视制作、游戏开发、虚拟现实等多种场景,极大提升了跨模态数据处理的能力和应用效率。

WebLI

WebLI-100B是由Google DeepMind推出的超大规模视觉语言数据集,包含1000亿个图像与文本配对数据,是目前最大的视觉语言数据集之一。其设计旨在提升模型对长尾概念、文化多样性和多语言内容的理解能力。数据集通过网络爬取构建,保留了丰富的语言和文化多样性,支持多模态任务如图像分类、图像描述生成和视觉问答,广泛应用于人工智能研究、工程开发及教育领域。

CoGenAV

CoGenAV是一种先进的多模态学习模型,专注于音频和视觉信号的对齐与融合。通过对比特征对齐和生成文本预测的双重目标进行训练,利用同步音频、视频和文本数据,学习捕捉时间对应关系和语义信息。CoGenAV具备音频视觉语音识别、视觉语音识别、噪声环境下的语音处理、语音重建与增强、主动说话人检测等功能,适用于智能助手、视频内容分析、工业应用和医疗健康等多个场景。

EyeDiff

EyeDiff是一款基于扩散模型的文本到图像生成工具,专为多模态眼科图像生成设计。通过自然语言提示,EyeDiff能够捕捉常见及罕见眼病的关键特征,显著提升诊断准确性。该工具采用CLIP文本编码器与交叉注意力机制,结合潜在扩散模型(LDM),生成高质量、与文本高度一致的图像,适用于数据增强、疾病筛查、数据共享及医学教育等场景。

DiffSensei

DiffSensei是一款由北京大学、上海AI实验室及南洋理工大学联合开发的漫画生成框架,它结合了基于扩散的图像生成技术和多模态大型语言模型(MLLM)。该工具能够根据用户提供的文本提示和角色图像,生成具有高精度和视觉吸引力的黑白漫画面板,支持多角色场景下的互动与布局调整。其核心技术包括掩码交叉注意力机制、对话布局编码以及MLLM作为特征适配器等,广泛应用于漫画创作、个性化内容生成、教育和培训等领

Stable Diffusion 3.5

Stable Diffusion 3.5是一套由Stability AI开发的先进AI图像生成模型,包含多个版本以适应不同需求。它具备高定制性、高效的消费级硬件运行能力和开源许可,能够生成高质量、多样化的图像,支持多种风格和肤色表现。其核心技术基于多模态学习和优化的架构,适用于艺术创作、游戏开发、广告设计等多个领域。 ---

AIMv2

AIMv2是苹果公司开发的开源多模态自回归预训练视觉模型,通过图像与文本的深度融合提升视觉理解能力。其采用图像块与子词标记拼接的方式进行自回归预训练,支持多种参数规模,适用于不同设备。具备视觉问答、指代表达理解、图像字幕生成、多媒体检索等功能,并可无缝集成到大型语言模型中。模型在多个视觉任务中表现优异,具备良好的可扩展性和零样本适应能力。

FakeShield

FakeShield是一款由北京大学研发的多模态大型语言模型框架,主要用于检测和定位图像篡改。它通过结合视觉与文本信息,生成篡改区域掩码并提供详细的判断依据。其核心模块包括领域标签引导的检测模块和多模态定位模块,支持多种篡改技术的分析,具有较高的准确性与可解释性。FakeShield广泛应用于社交媒体内容审核、法律取证、新闻媒体真实性验证以及版权保护等领域。